Advancing Neuroblastoma Diagnosis: A Comprehensive Review of Computational Technologies and Methodologies for Data Analysis and Pattern Extraction
Notice bibliographique
Résumé
Neuroblastoma (NB) is a childhood malignancy associated with high cancer-related mortality and disability, remaining a persistent challenge in paediatric oncology.High-risk NB tumours often metastasize, resulting in survival rates below 50%.Early detection and accurate risk stratification are thus essential for improving patient prognosis and therapeutic outcomes.In recent years, computational approaches, including machine learning (ML) and deep learning (DL), have been extensively applied to extract meaningful clinical and biological insights from multi-modal NB datasets.This review systematically synthesizes literature applying ML, DL, and statistical methods to analyze multi-omics profiles, histopathological images, and medical imaging for diagnostic and prognostic modeling in NB.It evaluates various computational methodologies for tumour classification, risk group stratification, and outcome prediction.Special attention is given to emerging advancements such as Vision Transformers (ViTs) for histopathology, self-explainable AI (S-XAI), counterfactual interpretability, and federated learning (FL) frameworks (e.g., Swarm Learning, SplitFed), which support transparency, privacy, and decentralized collaboration.Furthermore, this study highlights the clinical potential of integrating computational models into real-time decision-making workflows and emphasizes the importance of ethical fairness, multi-institutional validation, and personalized treatment strategies.By addressing these challenges, AI-driven tools are poised to significantly improve NB diagnosis, risk stratification, and outcome prediction in paediatric oncology.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».